表題番号:2022C-298 日付:2023/04/03
研究課題ベイズ決定理論に基づく広範な問題に適用可能な統計的因果推論に関する研究
研究者所属(当時) 資格 氏名
(代表者) グローバルエデュケーションセンター 准教授 堀井 俊佑
研究成果概要
本研究の目的は,統計的因果推論における因果効果の推定に対する様々な数理モデル・推定手法をベイズ決定理論の立場から見直して整理し,ベイズ決定理論に基づく統一的な統計的因果推論フレームワークを構築することで,既存手法よりも適用範囲が広く,因果効果を高い精度で推定可能な手法を開発することであった.
一つのモデル・手法として,ノンパラメトリックベイズ部分線形モデルに対する逐次実験計画手法を提案した.これにより少ないサンプルで効率的に因果効果が推定可能となった.本成果を第25回情報論的学習理論ワークショップとEnurIPS 2022 workshop Gaussian Processes, Spatiotemporal Modeling, and Decision-making Systemsにおいて発表した.